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MiniMax H3这次发布，很像视频模型界的DeepSeek时刻：开源、白菜价，效果还够强。不同的是，在文字模型领域，DeepSeek或许还不能说全球最强，但在视频模型领域，国产模型已经把海外模型甩开了几条街。有一说一，H3和Seedance 2.5还有差距，但价格直接便宜四倍，这就很可怕了。对想要用好AI的普通企业来说，这其实是一个特别好的窗口期。如果你也是企业一把手，想推动企业实现AI Native变革，但不知道从哪里开始，8月15日猎豹AI实战派上海场，我们会把过去三年自己踩过的坑、跑通的方法，全都分享给你。报名链接：

傅盛

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Anya Rossi• Live Now

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黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

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梭哈.AI

51,188 次观看 • 29 天前

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

luolei

32,585 次观看 • 4 个月前

这段蔡崇信的采访，真正有意思的不是阿里又说自己 All in AI。而是他说了一个很现实的问题：欧洲最担心的，可能不是模型够不够强，而是“开关在谁手里”。美国闭源 API 模式解决了能力问题，但也把数据、成本和控制权交了出去。 Qwen 开源这条路，打的其实是“主权牌”。以后 AI 竞争，可能不只是看谁模型更强，而是看谁能让别人放心把底座建在你上面。

这段蔡崇信的采访，真正有意思的不是阿里又说自己 All in AI。而是他说了一个很现实的问题：欧洲最担心的，可能不是模型够不够强，而是“开关在谁手里”。美国闭源 API 模式解决了能力问题，但也把数据、成本和控制权交了出去。 Qwen 开源这条路，打的其实是“主权牌”。以后 AI 竞争，可能不只是看谁模型更强，而是看谁能让别人放心把底座建在你上面。

Vincent

47,327 次观看 • 2 个月前

DeepSeek V4 Flash 正式版上线了，官方说比deepseek v4 pro预览版的agent能力还要强。文档更新为 DeepSeek V4 Flash 0731，我第一时间把 Hermes 主模型和所有 Persona / Prompt 环境切了过去。视觉模型我还保留了 Kimi K2.6,因为 DeepSeek 不支持多模态,让 Kimi 当“眼睛”,DeepSeek 负责推理,组合起来跑 Agent 和自动化很顺,还顺便省不少 Token 成本。全程不到一分钟,如果你现在就是调用的deepseek的API，直接告诉你的大模型更换最新的 DeepSeek V4 Flash 0731即可。如果你现在还在用旧模型,这波真的建议升级。你现在主力用哪个模型?评论区见。 #DeepSeek #Hermes #AIAgent #OpenCode #LLM

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DeFi狙击手 | Ai🕊️｜Gate美股0费率

23,899 次观看 • 22 天前

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

Vincent

73,166 次观看 • 2 个月前

100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

Yihui

74,963 次观看 • 9 个月前

著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

梭哈.AI

90,037 次观看 • 1 个月前

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

indigo

183,917 次观看 • 2 年前

声明：视频内容纯属AI，来自🎬Seedance2.0模型，不是真人，模特是我用🍌2捏的人像！说不惊艳是假的！场景：我现在这个样子是不是很特别？ 🤫（啊～对对对，嗷呜～你像一只小老虎🐯！）（没想到视频出来是鞋拔子脸！！！确实好像把你拍变形了！）还有她还是没名字(°_°)

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𝟡𝟜 ᴾᴸᴬʸᶠᴼᴿᴳᴱ

43,533 次观看 • 6 个月前

Palantir CEO：「如果 AI 真有价值，比如我明天就能帮你赚10亿美元，那为什么不直接赚了，还要按 token 收费？」光有模型不够，企业需要的是安全。 $PLTR + $NVDA 正在提供解决方案，再过一年半载，我们就会听到企业取消对 OpenAI、Anthropic AI 的订阅，开始用我们的Ontology。朴实无华的商战！

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Annie 所长

72,371 次观看 • 1 个月前

兄弟们，DeepSeek V4 Pro在ZenMux上免费放开了，登录就能跑，实测能替掉你80%的Claude活。视频是我早上实测的和Claude opus 4.7同时跑一个昨SaaS产品网站的任务，效果真的炸裂！说个前情，老朋友都知道我今年Claude被封过一次号，那之后我就想通一件事——API这种东西绑死在单一厂商手里是给自己埋雷，付费用户说封就封，申诉通道石沉大海，深夜破防一次就够了。从那之后我转战聚合平台，试了一圈最后留在ZenMux，半年用下来没再折腾过。所以这次V4 Pro在ZenMux上免费开放，对我来说不是又一个新模型上线，是我一直在用的平台又多了一张能打的牌，顺手就想推给兄弟们。先说V4 Pro到底值不值得冲，这几天X上吹V4 Pro的推刷屏了，参数跑分价格屠杀，都是同一个模板。但对我这种每个月真金白银付API账单的人来说，跑分都是虚的，能不能替掉我手头项目里的Claude调用才是真问题。免费窗口就是用来验证这件事的，我这昨天就干了一件事——用ZenMux的PK模式把V4 Pro、GPT-5.4、Claude Opus 4.6摆在同一屏，拿自己项目里最头疼的prompt开跑，三栏并排输出，谁快谁慢谁token烧得少一眼看完。四个场景跑完结论很清晰——日常80%的活V4 Pro能接，便宜到让我下不去手再用Opus，剩下20%极限稳定性的关键链路我还是留给Claude兜底。这就是模型分层，上周讲Ling的时候也提过这个逻辑，2026年不存在一个模型打天下，只存在你工具箱里的模型组合。顺便说说ZenMux这平台为啥值得留下来。 PK模式是第一个杀手锏，三家模型同屏对比这种功能市面上很少有平台做，每次选模型省我一整个下午，比自己写脚本调三家API再人肉对比快十倍。真正让我踏实的是保险赔付机制，模型输出异常或者延时拉胯，平台自动检测并补偿。被Claude封过号之后再看到这个设计，感觉完全不一样，出问题有人兜底，不用再深夜破防。再加上日志、成本、用量、性能四个维度的可观测性做得细，每一笔钱烧在哪、每一次请求卡在哪点开就能看，调prompt和选型的时候非常好使。回到这次的白嫖窗口， DeepSeek V4 Pro和Flash都有免费版，每天有用量限制但够你跑测试。这几天想验证要不要换模型的兄弟，别再刷跑分推了，自己扔几个真实prompt进去跑一遍，十分钟你就知道该不该换，比谁的测评都诚实🌚 免费入口老规矩评论区自取⬇️ #DeepSeekV4 #ZenMux #AI #大模型 #Agent

兄弟们，DeepSeek V4 Pro在ZenMux上免费放开了，登录就能跑，实测能替掉你80%的Claude活。视频是我早上实测的和Claude opus 4.7同时跑一个昨SaaS产品网站的任务，效果真的炸裂！说个前情，老朋友都知道我今年Claude被封过一次号，那之后我就想通一件事——API这种东西绑死在单一厂商手里是给自己埋雷，付费用户说封就封，申诉通道石沉大海，深夜破防一次就够了。从那之后我转战聚合平台，试了一圈最后留在ZenMux，半年用下来没再折腾过。所以这次V4 Pro在ZenMux上免费开放，对我来说不是又一个新模型上线，是我一直在用的平台又多了一张能打的牌，顺手就想推给兄弟们。先说V4 Pro到底值不值得冲，这几天X上吹V4 Pro的推刷屏了，参数跑分价格屠杀，都是同一个模板。但对我这种每个月真金白银付API账单的人来说，跑分都是虚的，能不能替掉我手头项目里的Claude调用才是真问题。免费窗口就是用来验证这件事的，我这昨天就干了一件事——用ZenMux的PK模式把V4 Pro、GPT-5.4、Claude Opus 4.6摆在同一屏，拿自己项目里最头疼的prompt开跑，三栏并排输出，谁快谁慢谁token烧得少一眼看完。四个场景跑完结论很清晰——日常80%的活V4 Pro能接，便宜到让我下不去手再用Opus，剩下20%极限稳定性的关键链路我还是留给Claude兜底。这就是模型分层，上周讲Ling的时候也提过这个逻辑，2026年不存在一个模型打天下，只存在你工具箱里的模型组合。顺便说说ZenMux这平台为啥值得留下来。 PK模式是第一个杀手锏，三家模型同屏对比这种功能市面上很少有平台做，每次选模型省我一整个下午，比自己写脚本调三家API再人肉对比快十倍。真正让我踏实的是保险赔付机制，模型输出异常或者延时拉胯，平台自动检测并补偿。被Claude封过号之后再看到这个设计，感觉完全不一样，出问题有人兜底，不用再深夜破防。再加上日志、成本、用量、性能四个维度的可观测性做得细，每一笔钱烧在哪、每一次请求卡在哪点开就能看，调prompt和选型的时候非常好使。回到这次的白嫖窗口， DeepSeek V4 Pro和Flash都有免费版，每天有用量限制但够你跑测试。这几天想验证要不要换模型的兄弟，别再刷跑分推了，自己扔几个真实prompt进去跑一遍，十分钟你就知道该不该换，比谁的测评都诚实🌚 免费入口老规矩评论区自取⬇️ #DeepSeekV4 #ZenMux #AI #大模型 #Agent

AYi

132,811 次观看 • 4 个月前

蔡崇信：AI最终的赢家不取决于谁的模型最强，而是取决于谁能把模型用得最好，应用到各行各业去。非常赞同，同样观点我也在很多的公开场合和自己的视频号上说过，我们自己也是在疯狂的卷应用。

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傅盛

90,056 次观看 • 8 个月前

“遥遥遥……遥领先” 6月12日，华为开发者大会 HDC 2026 在东莞举行。余承东在会上谈到盘古大模型，称华为早年发布盘古时，“全中国、全世界都不知道大模型为何物”，华为可以说是行业“绝对的全球先驱者”，但后来因为各种原因“没做好”。余承东还表示，去年国庆节前夕公司让他重新负责大模型，他会带领团队“一路赶超”，并称“在我余承东的字典里只有第一，没有第二”，要从“中国第一”走向“世界第一”。有博主随后质疑这一说法，认为余承东的表述“说对也对，但确实又不完全是对的”。博主指出，盘古大模型最早发布于 2021 年，确实早于 ChatGPT 上线，但当时“大模型”概念与今天的大模型并不完全相同；同时 GPT-3 在此前已在技术行业内出名，因此不能说“全世界都不知道大模型为何物”。该博主认为，华为在盘古上确实入场较早，但余承东的说法有“装逼”“别装过头了”的成分。

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李老师不是你老师

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最适合做AI视频的API平台终于被我找到了！! 成本比预期低很多！爽用Seedance 2.0的感觉也太夯了！！赶紧用Codex把很早就想做的“个人视觉创意工作台”安排上了！我相信很多人都想找一个好用又便宜的生成式模型API平台，说实话，真的很不好找！！大大小小的AI平台用了不少，要么贵的要死，要么可用模型少的可怜，要么就是个黑盒子，花钱用的啥模型都不知道！今天看到Pika Pika上线了Pika API Club，我就知道这事稳了！！果不其然，Pika还是太懂AI视频创作者了！基本上能用到的模型都包圆了，定价也特别香，应该都是从厂商拿的“集采价”，而且还让利给了用户！ Pika API定价比Runway、Fal等等都要便宜不少， Seedance 2.0的价格相对Runway，最高能便宜87%，相当于打1.3折！！关键是，每月才10美金，可以用70多个生成式模型，不光是视频，主流模型都有，1个API能接住所有的模型需求！！所以搞了一个创意工作台，把原创的一些提示词做成预设，一键套用成片，效率直接拉满！！

最适合做AI视频的API平台终于被我找到了！! 成本比预期低很多！爽用Seedance 2.0的感觉也太夯了！！赶紧用Codex把很早就想做的“个人视觉创意工作台”安排上了！我相信很多人都想找一个好用又便宜的生成式模型API平台，说实话，真的很不好找！！大大小小的AI平台用了不少，要么贵的要死，要么可用模型少的可怜，要么就是个黑盒子，花钱用的啥模型都不知道！今天看到Pika Pika上线了Pika API Club，我就知道这事稳了！！果不其然，Pika还是太懂AI视频创作者了！基本上能用到的模型都包圆了，定价也特别香，应该都是从厂商拿的“集采价”，而且还让利给了用户！ Pika API定价比Runway、Fal等等都要便宜不少， Seedance 2.0的价格相对Runway，最高能便宜87%，相当于打1.3折！！关键是，每月才10美金，可以用70多个生成式模型，不光是视频，主流模型都有，1个API能接住所有的模型需求！！所以搞了一个创意工作台，把原创的一些提示词做成预设，一键套用成片，效率直接拉满！！

沐阳

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为了省钱去搞开源大模型？黄仁勋说，你们想错了。坦白讲，闭源模型其实更便宜。但其实只要算一笔账就明白了。开源模型本身是免费的。但你拿到手之后呢？你得找人去微调，去建安全护栏，去做评估测试。还得自己搭服务器去托管。干这些活，需要大量顶级的专业人才。养这帮专家的成本，高得吓人。反而用闭源模型，不用自己建，不用自己练，直接掏钱买服务更划算。那既然更贵，为什么还要开源？黄仁勋给出了答案：为了控制权。当你的企业需要针对极其专业的场景做适配时。你必须能把模型拆开、完全按照自己的意图来改造。这种时候，只能用开源。图便宜，用闭源。要方向盘，选开源。这两者，压根就不在一个赛道上。

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墓碑科技

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看了那么多吹捧 AI 改变世界的通稿，来看看 Palantir 老板 Karp 是怎么形容AI的。 Karp 说如果这玩意儿真的值那么多钱，咱们就按效果说话，别整那些订阅制的假把式。现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板：他们只懂模型，不懂业务交付。大企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。 Karp 直接指出，这些实验室就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。生怕慢了一步就被时代抛弃。但 Karp 说了：这种抢劫式的增长不可持续。企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。 AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。

看了那么多吹捧 AI 改变世界的通稿，来看看 Palantir 老板 Karp 是怎么形容AI的。 Karp 说如果这玩意儿真的值那么多钱，咱们就按效果说话，别整那些订阅制的假把式。现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板：他们只懂模型，不懂业务交付。大企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。 Karp 直接指出，这些实验室就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。生怕慢了一步就被时代抛弃。但 Karp 说了：这种抢劫式的增长不可持续。企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。 AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。

Eden

23,655 次观看 • 1 个月前

现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频

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现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频

獨自懵逼

18,922 次观看 • 1 年前

年前多关注ai板块吧中国人参与多的就会有买单！就会有市场🤟 中国开源模型下载量首超美国，一场新的科技竞速正式打响！还在觉得全球 AI 只看硅谷？ MIT × Hugging Face 最新联合报告告诉你：过去一年，全球开源 AI 模型下载量中，中国占比 17% —— 首次超过美国的 15.8%。这不是一个小数点的变化，这是 AI 格局的一声惊雷。意味着一个事实正在出现：中国 AI，不再只是“追赶者”，而是实实在在的“生态领跑者”。一、为什么这个数据爆炸性这么强？开源模型下载量，是 AI 世界最真实的“民意投票”。谁被用、谁被复用、谁被拿去做产品，下载量不会说谎。它比论文数量更接地气，比发布会更诚实，比概念 PPT 更真实。下载量高 = 模型真的“好使”“好用”“好落地”。而这一回，中国冲到第一名，意味着什么？全球开发者正在越来越多地选择中国模型。中国模型正在成为国际生态的一部分，而不是“区域性产品”。中国的 AI 创新正在进入全球循环，而非单向输入。一句话：中国不只在做模型，而是在影响世界开发者。二、为什么中国能“后来居上”？三大原因让人无法忽视 ① 模型数量爆发式增长：百花齐放，开发者用不过来过去一年，中国的开源模型生态堪称“井喷式”增长：中小模型、大模型、多模态、语音、图像…… 能开的都开了，能放的都放了。数量足够大，就能吸引足够多的开发者。 ② 性价比 + 轻量化：世界都在找中国模型“省钱神器” 不是每个团队都训练得起千亿级大模型。但每个团队都想部署一个能跑的模型。而中国模型的特质就是四个字：轻、快、省、能打。全球开发者当然爱。 ③ 中文生态的辐射效应：从东亚扩散到整个亚洲中文模型强，意味着东亚、东南亚用户都能直接受益。更大的人群、更高的需求，带来了更快的下载增长三、美国依然很强，但“唯一主导”时代正在改变必须说，美国仍然拥有：世界最顶级的基础研究算力、芯片、科研体系的深度优势 OpenAI / Google / Meta 等头部力量但这一次的反超给了全球一个清晰的信号： AI 生态不再是“一家独大”。多极化时代正在加速到来。全球开发者的选择，正在慢慢从“硅谷中心论”转向“多中心协作”。四、全球 AI 正进入“群雄争霸”时代这次排名变化背后，是全球 AI 赛道进入全新阶段的标志： ① 从“技术竞赛”升级为“生态竞赛” 谁的模型被更多人用，谁就占据未来话语权。 ② 开源力量影响全球，而中国是关键节点中国模型从“区域下载”变成“全球下载”，这是过去没有出现过的格局。 ③ 创新不再只来自单一地区 AI 正在走向：中国能打、美国能打、欧洲能打、世界都能打。这种竞争更健康，也更刺激。五、结语：这不是终点，而是 AI 全球化的真正开始中国开源模型首次登顶，并不是“谁碾压谁”的故事。它真正意味着：全球 AI，正在进入一个更开放、更多样、更具创造力的新纪元。当中国模型被全球开发者下载、复用、再创造这才是 AI 生态最值得期待的未来。

年前多关注ai板块吧中国人参与多的就会有买单！就会有市场🤟 中国开源模型下载量首超美国，一场新的科技竞速正式打响！还在觉得全球 AI 只看硅谷？ MIT × Hugging Face 最新联合报告告诉你：过去一年，全球开源 AI 模型下载量中，中国占比 17% —— 首次超过美国的 15.8%。这不是一个小数点的变化，这是 AI 格局的一声惊雷。意味着一个事实正在出现：中国 AI，不再只是“追赶者”，而是实实在在的“生态领跑者”。一、为什么这个数据爆炸性这么强？开源模型下载量，是 AI 世界最真实的“民意投票”。谁被用、谁被复用、谁被拿去做产品，下载量不会说谎。它比论文数量更接地气，比发布会更诚实，比概念 PPT 更真实。下载量高 = 模型真的“好使”“好用”“好落地”。而这一回，中国冲到第一名，意味着什么？全球开发者正在越来越多地选择中国模型。中国模型正在成为国际生态的一部分，而不是“区域性产品”。中国的 AI 创新正在进入全球循环，而非单向输入。一句话：中国不只在做模型，而是在影响世界开发者。二、为什么中国能“后来居上”？三大原因让人无法忽视 ① 模型数量爆发式增长：百花齐放，开发者用不过来过去一年，中国的开源模型生态堪称“井喷式”增长：中小模型、大模型、多模态、语音、图像…… 能开的都开了，能放的都放了。数量足够大，就能吸引足够多的开发者。 ② 性价比 + 轻量化：世界都在找中国模型“省钱神器” 不是每个团队都训练得起千亿级大模型。但每个团队都想部署一个能跑的模型。而中国模型的特质就是四个字：轻、快、省、能打。全球开发者当然爱。 ③ 中文生态的辐射效应：从东亚扩散到整个亚洲中文模型强，意味着东亚、东南亚用户都能直接受益。更大的人群、更高的需求，带来了更快的下载增长三、美国依然很强，但“唯一主导”时代正在改变必须说，美国仍然拥有：世界最顶级的基础研究算力、芯片、科研体系的深度优势 OpenAI / Google / Meta 等头部力量但这一次的反超给了全球一个清晰的信号： AI 生态不再是“一家独大”。多极化时代正在加速到来。全球开发者的选择，正在慢慢从“硅谷中心论”转向“多中心协作”。四、全球 AI 正进入“群雄争霸”时代这次排名变化背后，是全球 AI 赛道进入全新阶段的标志： ① 从“技术竞赛”升级为“生态竞赛” 谁的模型被更多人用，谁就占据未来话语权。 ② 开源力量影响全球，而中国是关键节点中国模型从“区域下载”变成“全球下载”，这是过去没有出现过的格局。 ③ 创新不再只来自单一地区 AI 正在走向：中国能打、美国能打、欧洲能打、世界都能打。这种竞争更健康，也更刺激。五、结语：这不是终点，而是 AI 全球化的真正开始中国开源模型首次登顶，并不是“谁碾压谁”的故事。它真正意味着：全球 AI，正在进入一个更开放、更多样、更具创造力的新纪元。当中国模型被全球开发者下载、复用、再创造这才是 AI 生态最值得期待的未来。

加密大师兄

22,361 次观看 • 8 个月前

喵的这是我免费能看的吗？？？ 2026年我听过最实战的一期AI Agent播客，没有之一！我已经把原视频翻译成中文了， 35分钟，GREG ISENBERG 和 Micky 把搭Agent踩过的所有坑全拆开讲了，其中有一条直接刷新认知：你精心写的1000行agent.md，每次对话烧掉7000个token，大概率在帮倒忙。 GREG ISENBERG 说得对，模型本身不管是Claude还是GPT其实已经很强了，那个几乎唯一的变量，是你给它的context，也就是上下文质量。以下是我从这条帖子提炼出的 6 条反直觉认知，每一条都值得存下来👇

喵的这是我免费能看的吗？？？ 2026年我听过最实战的一期AI Agent播客，没有之一！我已经把原视频翻译成中文了， 35分钟，GREG ISENBERG 和 Micky 把搭Agent踩过的所有坑全拆开讲了，其中有一条直接刷新认知：你精心写的1000行agent.md，每次对话烧掉7000个token，大概率在帮倒忙。 GREG ISENBERG 说得对，模型本身不管是Claude还是GPT其实已经很强了，那个几乎唯一的变量，是你给它的context，也就是上下文质量。以下是我从这条帖子提炼出的 6 条反直觉认知，每一条都值得存下来👇

AYi

32,985 次观看 • 4 个月前

从另一个角度看Seedance 2.0爆火:算力只是敲门砖，数据才是AI角逐的最核心基础。虽然我们在文字模型上还有差距，但在短视频领域，抖音和快手拥有全世界最海量、标注最全的视频资产。只要有数据，应用层的爆发就是必然。这次毫不夸张，影视行业的寒冬可能真要来了。

从另一个角度看Seedance 2.0爆火:算力只是敲门砖，数据才是AI角逐的最核心基础。虽然我们在文字模型上还有差距，但在短视频领域，抖音和快手拥有全世界最海量、标注最全的视频资产。只要有数据，应用层的爆发就是必然。这次毫不夸张，影视行业的寒冬可能真要来了。

傅盛

26,524 次观看 • 6 个月前